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tags: [AI-Agent, 개요]
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# Agentic AI

> 한 줄 정의
> Agentic AI는 단일 AI Agent를 넘어, 여러 자율 컴포넌트가 협력·분업하여 복잡한 목표를 달성하는 AI 시스템 전반의 패러다임을 가리킨다. 시스템이 얼마나 "주체적으로(agentic)" 행동하는가를 나타내는 정도(degree)의 개념이며, 고정된 자동화에서 완전 자율 시스템에 이르는 스펙트럼으로 이해된다.

## 핵심 개념

- **Agentic은 정도의 문제**: "Agent다 / 아니다"의 이분법이 아니라, 시스템이 경로·도구·하위목표를 얼마나 스스로 결정하느냐의 연속체다.
- **에이전틱 정도가 높을수록**: LLM에 위임되는 제어권이 커지고, 적응성은 높아지지만 예측 가능성은 낮아진다.
- **Workflow vs Agent**: 사람이 경로를 정의한 **Workflow**와, LLM이 동적으로 경로를 정하는 **Agent**를 구분하며, Agentic AI는 이 둘을 포괄하는 상위 개념으로 본다.

## 에이전틱 스펙트럼

```
낮음  ─────────────────────────────────────────────  높음
[고정 스크립트] → [LLM 보조] → [Workflow] → [Single Agent] → [Multi-Agent]
 결정성 높음                                              자율성 높음
```

- **Augmentation(증강)**: 검색·요약 등 LLM이 사람을 보조. 제어는 사람에게.
- **Workflow(워크플로우)**: 프롬프트 체이닝·라우팅·병렬화 등 경로는 코드로 고정.
- **Agent(에이전트)**: LLM이 런타임에 다음 행동을 결정하며 루프를 돈다.
- **Multi-Agent(멀티에이전트)**: 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업·위임한다.

## 구성 빌딩 블록

Agentic 시스템은 보통 다음 요소를 조합해 구성한다.

- **Augmented LLM**: 검색·도구·메모리가 결합된 강화 LLM(기본 단위).
- **Orchestration**: 작업을 분배·조율하는 제어 계층(예: Supervisor 패턴).
- **Reflection / Critic**: 출력을 스스로 검토·개선하는 자기교정 루프.
- **Human-in-the-Loop**: 중요한 결정에 사람의 승인을 끼워 넣는 안전장치.

## 언제 무엇을 쓰는가

- 작업 경로가 명확하고 반복적이면 → **Workflow** (예측 가능, 저비용).
- 입력이 다양하고 단계 수를 미리 알 수 없으면 → **Agent**.
- 그래도 가장 단순한 해법부터 시작하고, 복잡도는 필요할 때만 늘린다(원칙).

## 장단점

- **장점**: 비정형 문제 처리, 동적 적응, 확장성 있는 분업.
- **단점**: 누적되는 비결정성·비용, 디버깅·관측 난이도, 에러 전파 위험. → 가드레일·평가·관측성이 필수.

## 관련 노트

- [[AI Agent란]]
- [[Agent 설계 원칙]]
- [[Single Agent vs Multi Agent]]
- [[Multi Agent Architecture]]
- [[Reflection]]
- [[Human In the Loop]]
- [[Workflow Design]]